楽しく続けられるために、学習を習慣づけるために、教育ビッグデータが活用できる世界観があります。
家庭と教室の学習を統合することで可能性が拡がる
指導カルテ（履歴の集中管理）
教室での学習だけではなく、家庭などでの学習を統合することで、児童・生徒の全体を見た学習指導を行う事ができます。学校でつまずいた点の早期のフォローや、家庭学習の内容との整合性の指導などを行う事ができます。
毎回、自分で振り返る。気づくからがんばれる
振り返り学習
毎回の授業を自分自身でリフレクション・振り返ることで、学習自体の成果を高めます。毎回の授業ごとに行うので癖になり、自分自身の学習に対する姿勢にも気づくことができます。またこの詳細な履歴を教師、保護者などと共有することで毎日のがんばりの支えにもなり、分析することで、弱点把握などにも繋がります。
クリアすることが楽しくなる、習慣になる工夫
モチベーション維持、ナノディグリ（修了証）
毎日の学習成果に応じたミニサイズの修了証を電子的に発行することで、日々のがんばりの支えとなるモチベーションを引き出します。また自分の強いところ、弱い所を視覚的に把握でき、目指す方向も認識することができます。
「落ちこぼれゼロ」が約束できる仕組み作り
落ちこぼれ防止、弱点指導自動化（弱点分析・アダプティブ）
受講者の履歴を分析することで、弱点を見出し、これを克服するための教材を提示します。
「落ちこぼれを出さない」指導マニュアルを策定
ドロップアウト予兆
過去のドロップアウトの分析から得たアルゴリズムにより、今ドロップアウトする可能性の高い児童・生徒を抽出して、適切な指導を行うことができます。
知っておきたい！退学予兆検出
退学者の予兆を事前に察知することは、退学者を防ぐために重要です。退学は学校経営上の収入面や定員充足率、風評というだけでなく、退学する学生にとっても不利益です。
学生の全活動履歴から退学に相関する学習活動を算出しておき以降の学習活動から退学相関の高い学習活動をした学生を退学予兆者としてリスト化します。これによって退学予兆検出を行っています。
図11：退学予兆検出の仕組み
